Seasonal and Microphysical Characteristics of Fog at a Northern Airport in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Reduction in visibility (Vis) due to fog is one of the deadliest severe weather hazards affecting aviation and public transportation. Nowcasting/forecasting of Vis reduction due to fog using current models is still problematic, with most using some type of empirical parameterization. To improve the models, further observational studies to better understand fog microphysics and seasonal variability are required. To help achieve these goals, the seasonal and microphysical characteristics of different fog types at Cold Lake airport (CYOD), Alberta, Canada were analyzed using hourly and sub-hourly METAR data. Microphysical and meteorological measurements obtained using the DMT Fog Monitor FM-120 and the Vaisala PWD22 were examined. The results showed that radiation fog (RF) dominates at CYOD in summer while precipitation, advection and cloud-base-lowering fogs mostly occur in fall and winter. All fog types usually form at night or early morning and dissipate after sunrise. The observed dense fog events (Vis < 400 m) were mainly caused by RF. The observed mean fog particle spectra (n(D)) for different fog types and temperatures showed bimodal n(D) (with two modes near 4 μm and 17–25 μm; the maximum total number concentration (Nd) was 100 cm−3 and 20 cm−3, respectively, corresponding to each mode). Parameterizations of Vis as a function of liquid water content (LWC) and Nd were developed using both the observed Vis and calculated Vis based on n(D). It was found that the observed Vis was higher than the calculated Vis for warm fog with LWC > 0.1 gm−3 and most of the mass was contributed by the large drops. Based on the observed Vis, the relative error of the visibility parameterization as a function of both LWC and Nd (32%) was slightly lower than that (34%) using LWC alone for warm fogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».